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我想深入了解人工智能编程工具在底层究竟是如何工作的。不仅仅是使用它们，而是亲自构建一个。
因此，我构建了 AgentCode：一个开源、支持多模型的代理式编程命令行界面工具。你只需用自然语言输入请求，它便会自主读取你的代码库、编写代码、运行测试以及管理 Git 版本控制。
以下是我在构建过程中学到的经验。
核心洞察：它只是一个循环
每一个代理式编程工具，无论其界面多么精致，都运行着相同的基本模式：
while needs_follow_up:
1. Send conversation + tools → LLM
2. If LLM returns tool calls → execute them, append results, loop
3. If LLM returns text → done
仅此而已。人工智能编程代理的“魔法”本质上就是一个带有函数调用功能的 while 循环。其余 95% 的工作涉及上下文管理、工具执行、错误处理和权限控制。
以下是我的代理循环的简化版本：
def run_agent_loop(user_input, conversation, config):
conversation.add_user(user_input)
for iteration in range(config.max_iterations):
stream = completion(
model=routed_model,
messages=conversation.messages,
tools=TOOL_DEFINITIONS,
stream=True,
)
text, tool_calls, usage = process_stream(stream)
if not tool_calls:
# No tools called — model is done
conversation.add_assis
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